模糊聚类与投影近似点法：人体运动捕捉数据缺失重构

本文探讨了在人体运动捕捉数据处理中遇到的缺失问题，提出了一个创新的方法来解决这一挑战。该方法主要结合了模糊聚类和投影近似点算法，旨在高效地重构缺失的数据，以保持运动序列的连续性和准确性。 首先，对于运动序列矩阵中的不完整部分，研究人员采用线性插值技术进行预处理，通过填充缺失值来构建一个更接近完整的运动数据集。这样做的目的是为了提供一个初步的运动序列框架，以便后续的分析和处理。 接下来，模糊C-均值（Fuzzy C-Means, FCM）算法被应用到粗略恢复后的数据上，它能将复杂的运动数据划分为包含多个具有不同语义意义的运动片段的时序组合。通过这种方式，可以将大规模的数据集分解成更易管理的小块，便于进一步的缺失数据恢复。 针对细分后的各个原始运动子片段，由于它们具有相同的运动语义片段数据矩阵的低秩特性，作者引入了投影近似点算法。这种算法利用数据的内在结构，寻找并填充缺失值，确保每个子片段在保持运动特性的同时尽可能准确地恢复数据。 然后，这些恢复后的运动片段按照它们在时间序列中的顺序进行整合，形成一个连续的运动轨迹。为了增强运动序列的流畅性，文章提到会用到人体运动轨迹的局部线性特性，通过线性平滑的方式进一步优化重构后的数据。 最后，将原始数据中未缺失的部分与恢复后的数据进行替换，实现了整体运动捕捉数据的有效重构。实验结果显示，这种方法在恢复缺失数据方面表现出色，重构后的运动序列能够较好地逼近真实运动轨迹，具有较高的准确度，这对于人体动作捕捉技术的实际应用具有重要意义。 关键词：缺失数据重构、投影近似点算法、模糊C-均值、线性插值、矩阵补全。本文的研究成果不仅提升了人体运动捕捉数据处理的技术水平，也为相关领域的研究者提供了新的思路和技术工具。